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Enregistrement W4200435288 · doi:10.1093/rheumatology/keab920

The FATIGUE-PRO: a new patient-reported outcome instrument to quantify fatigue in patients affected by systemic lupus erythematosus

2021· article· en· W4200435288 sur OpenAlexaff
Thomas Morel, Stefan Cano, Susan J. Bartlett, Caroline Gordon, Birgit Haier, Antoine Regnault, Matthias Schneider, C. Stach, Sophie Cleanthous

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUCB Pharma
Mots-clésMedicinePatient-reported outcomeSystemic diseaseLupus erythematosusPhysical therapySystemic lupus erythematosusInternal medicineImmunopathologyQuality of life (healthcare)ImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to implement a patient-centred and evidence-based approach to develop a novel patient-reported outcome (PRO) instrument to measure fatigue in patients with SLE. METHODS: A three-step mixed methods psychometric (MMP) approach was followed. Steps comprised first draft item generation and review using interview data; evaluation and refinement of second draft items using mixed methods data, including interview and quantitative data from a phase 2 clinical study in SLE analysed using Rasch Measurement Theory (RMT) analysis; and evaluation of the final FATIGUE-PRO items using RMT and complementary Classical Test Theory (CTT) analyses. Guided by MMP criteria, a team of clinicians and outcome-measurement experts assessed evidence to inform instrument development. RESULTS: Step 1 culminated in 55 items (n = 39 patients interviewed). Their refinement in step 2 using mixed methods evidence led to the final FATIGUE-PRO instrument comprising 31 items across three scales of fatigue: physical fatigue (9 items), mental and cognitive fatigue (11 items) and susceptibility to fatigue (11 items). Qualitative (n = 43 patients) and quantitative (n = 106 patients) evidence strongly supported the scales' content comprehensiveness and targeting, item quality and fit, conceptual uniqueness and appropriateness of the response scale. The FATIGUE-PRO further benefited from excellent reliability (RMT: 0.92-0.94 and CTT: 0.95-0.96) and supportive evidence of construct validity from assessments against other PROs. CONCLUSION: The conceptual advances, comprehensive coverage and strong psychometric properties of the FATIGUE-PRO will significantly advance the measurement and management of fatigue in SLE, both in clinical trials and routine practice. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov (https://clinicaltrials.gov), NCT02804763.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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